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前言

安装

代码改造使用

总结

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前言

老照片上色其实很早之前就想写了，也有不少人问了我这个项目。

最近把DeOldify项目好好弄了弄。

项目地址：DeOldify项目地址

先看看项目给出的图片对比效果。

从给出的效果可以看出，上色后的图片对人物、景色、物品、环境等等都变得很生动。

下面来安装一下项目执行环境，测试一下自己的图片。

安装

看一下项目的README中关于安装的部分。

使用anaconda安装环境。安装完成后看一下模型文件需要下载哪些。

仔细看看，文章给出了不同模型的区别。

从作者的描述中，可以看出前面2个主要是针对图像的模型，一个艺术一个稳定，等下使用的时候看看区别。

三个模型如果比较难下载，可以从我的网盘下载，地址如下。

链接：https://pan.baidu.com/s/11VJoC3na9wzOuiwsb7gw9Q 
提取码：TUAN 

下载的3个模型文件放到项目根目录下models文件夹内，没有就创建models。

代码改造使用

作者在README中给出了docker快速启动以及api启动方式。有点麻烦，还是自己改一下。

先看一下app.py代码内容。

@app.route("/process", methods=["POST"]) def process_image():input_path = generate_random_filename(upload_directory,"jpeg")output_path = os.path.join(results_img_directory, os.path.basename(input_path))try:if 'file' in request.files:file = request.files['file']if allowed_file(file.filename):file.save(input_path)try:render_factor = request.form.getlist('render_factor')[0]except:render_factor = 30else:url = request.json["url"]download(url, input_path)try:render_factor = request.json["render_factor"]except:render_factor = 30result = Nonetry:result = image_colorizer.get_transformed_image(input_path, render_factor=render_factor, post_process=True, watermarked=True)except:convertToJPG(input_path)result = image_colorizer.get_transformed_image(input_path, render_factor=render_factor, post_process=True, watermarked=True)finally:if result is not None:result.save(output_path, quality=95)result.close()callback = send_file(output_path, mimetype='image/jpeg')return callback, 200except:traceback.print_exc()return {'message': 'input error'}, 400finally:passclean_all([input_path,output_path])

可以看出该POST接口主要操作分为：获取文件流、根据参数调整渲染因子（默认为30）、通过image_colorizer对象进行染色操作、最终将文件流返回。按照这个方法我改造了一个直接使用的工具方法。

代码如下：

#!/user/bin/env python # coding=utf-8 """ @project : DeOldify @author : 剑客阿良_ALiang @file : test1.py @ide : PyCharm @time : 2022-06-17 16:37:13 """ import os from pathlib import Pathfrom app_utils import convertToJPG from deoldify.visualize import ModelImageVisualizer, get_image_colorizerdef colorizer(input_path, output_dir):_output_path = os.path.join(output_dir, os.path.basename(input_path))_image_colorizer = get_image_colorizer(artistic=True)try:result = _image_colorizer.get_transformed_image(input_path, render_factor=30, post_process=True,watermarked=True)except:convertToJPG(input_path)result = _image_colorizer.get_transformed_image(input_path, render_factor=30, post_process=True,watermarked=True)finally:if result is not None:result.save(_output_path, quality=95)result.close()if __name__ == '__main__':colorizer("./data/image/xxx1.jpg", "./data/result1")

一些异常情况我就不处理，如果需要的话，使用的时候加一些补充代码即可。

artistic参数作为是否使用艺术模型的bool参数。

看一下我准备的需要上色的照片。

选择Artistic模型的效果如下：

选择Stable模型的效果如下：

还是可以看出一些区别的，只是本人没啥艺术细菌，看不大出来怎么个艺术法。

注意

1、 上面的工具代码由于引入了项目中的几个方法，可能存在引入包缺失问题。补充安装如下：

pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple

pip install scikit-image -i https://pypi.douban.com/simple

pip install ffmpeg -i https://pypi.douban.com/simple

2、安装scikit-image的时候会安装Pillow最新版本，可能会导致执行错误，补充卸载安装Pillow如下：

pip uninstall Pillow

pip install Pillow==6.2.2 

总结

最近有次中午散步的时候，听到前面两个程序员在聊天，他们说了几句话让我思考了许久。

“现在很多产品经理只会画皮不会造骨，能画的不缺鼻子少眼就不错了。”

旁边的哥们说：“不然呢？会画皮还能造骨，为什么不自己创业呢？”

“也是”

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        孤独是生命里必有的黑暗，它无法穿越，也不可战胜。如果我们明白了这一点，我们会觉得，其实人不需要那么多东西：名声、金钱、奢侈品、朋友或者爱情 、婚姻。至少，可以随遇而安，因为我们用这些东西对抗孤独，却没法获胜。我们唯一能做的，就是与它平静地共处。

                                                                                                                《十一种孤独》

总结

以上是生活随笔为你收集整理的DeOldify实现老照片上色（附直接使用的工具代码） | 机器学习的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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